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Enregistrement W2116342976 · doi:10.1027/1015-5759/a000177

Assessment of Psychopathy in Austria

2013· article· en· W2116342976 sur OpenAlexaff
Andreas Mokros, Elmar Habermeyer, Craig S. Neumann, Frank Schilling, Robert D. Hare, Reinhard Eher

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Psychological Assessment · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathy ChecklistPsychopathyPsychologyMeasurement invarianceConfirmatory factor analysisNormativeSample (material)GermanAntisocial personality disorderEquivalence (formal languages)Clinical psychologyPersonalityDevelopmental psychologyPoison controlStatisticsSocial psychologyStructural equation modelingInjury preventionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Psychopathy Checklist-Revised (PCL-R) is a clinician rating instrument for psychopathic personality disorder. Although the instrument is routinely used in forensic assessment in Austria, Germany, and Switzerland, data on its psychometric properties in German-speaking countries are lacking. Based on a national sample of adult male sexual offenders assessed at a federal evaluation unit in Austria (N = 1,046), reliability and factor structure were estimated. More specifically, measurement invariance was assessed with respect to the North American normative data of male offenders. In the sample, the PCL-R achieved similar levels of reliability as those reported in the manual for North American male offenders. According to confirmatory factor analysis, a four-factor model of psychopathy described the data well. More specifically, weak measurement invariance (i.e., equivalence of loadings, not of thresholds) held in comparison with the North American data. The present findings support the suitability of the PCL-R for assessment purposes in German-speaking countries. However, the total score is not directly comparable to North American data given that only weak measurement invariance was observed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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